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摘要:
针对脉冲涡流热成像检测技术中原始红外图像信噪比较低、温度对比性较差以及存在邻近效应和不均匀加热的问题,将奇异值分解法应用到热图序列的处理中以增强重构图像中的缺陷特征.介绍了奇异值分解法的原理,用奇异值分解法对实验中采集到的热图序列进行处理,以信噪比为指标对图像的处理效果进行评定.结果表明奇异值分解法能够抽取红外热图序列反映缺陷信息特征,可消除邻近效应和不均匀加热的影响,提高图像的信噪比.将奇异值分解法与主成分分析法比较,发现前者重构的图像质量高于后者,是处理红外热图序列的又一有效方法.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于奇异值分解法的红外热图像序列处理
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 奇异值分解 红外图像 脉冲涡流 无损检测
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 517-522
页数 6页 分类号 TG115.28
字数 3205字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 左宪章 军械工程学院无人机工程系 77 581 10.0 22.0
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研究主题发展历程
节点文献
奇异值分解
红外图像
脉冲涡流
无损检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
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学科类型:
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